Веб-данные о недвижимости и их использование

Интернет-данные о недвижимости всегда представляли собой смесь интуиции и здравого смысла. И покупатели, и инвесторы всегда находятся в поиске лучшей недвижимости, от которой можно получить наибольшую прибыль. Но медлительность в вашем подходе будет означать проигрыш вашим конкурентам, и именно здесь появляются данные о недвижимости из веб-скрейпинга. Большинство людей, прошедших курс по машинному обучению или нейронным сетям, помнят жилищную проблему Бостона как одну из первых проблем. что они решили. В этой конкретной задаче людям предоставляется набор данных о домах с различными характеристиками и атрибутами. В реальной жизни люди тоже начали использовать данные (которые они обычно сканируют с веб-сайтов с объявлениями о недвижимости) для прогнозирования цен на дома при покупке, продаже или аренде недвижимости. Многие веб-сайты по недвижимости интегрировали эти алгоритмы и предоставляют эти оценки в качестве платных услуг.

Оценка стоимости недвижимости

Оценка цен на недвижимость в районе поможет как покупателю, так и продавцу. Например, если бы вы знали, что 3-комнатная квартира в этом районе стоит около 100 000 долларов, вы могли бы соответствующим образом установить свои ожидания. С другой стороны, две одинаковые квартиры в одном жилом комплексе также могут иметь разную стоимость – мебель, большие балконы, совместимость с фэн-шуй (это очень важный момент для тех, кто в это верит), все эти и многие другие факторы становятся важными данными, когда установление цены на недвижимость.

Хотя это более доступные функции, другие, такие как бассейн, сад на террасе и даже пентхаус, кричат ​​о роскоши и многократно увеличивают стоимость недвижимости, чтобы удовлетворить жаждущих такого образа жизни. Таким образом, становится ясно, что характеристики недвижимости помогают в установлении цены. Однако для получения наилучших оценок вам потребуются данные о различных типах свойств с различными типами функций. Чем больше у вас данных, тем лучше будет ваша модель, а чем лучше ваша модель, тем ближе ваши прогнозируемые цены будут к реальности. Этот процесс может использоваться как людьми, покупающими или продающими недвижимость, чтобы убедиться, что их не обманывают, и они могут извлечь максимальную выгоду из своих инвестиций.

Оценка доходности от аренды с использованием веб-данных о недвижимости

В то время как цена недвижимости определяется ее характеристиками, основанными только на указанных характеристиках. Оптимальные переменные, требуемые арендатором, отличаются от тех, кто намеревается остаться в собственности. Например, бассейн, хотя и является бонусом, не является чем-то, что особенно нужно арендатору. Удалённость от колледжа или работы, близлежащие рынки и тихие районы — вот черты, которые больше всего будут волновать его. Аренда близлежащих районов поможет вам установить стоимость вашей собственности. В большинстве случаев фактор цены арендуемой недвижимости зависит в основном от количества имеющейся мебели. Поэтому, если вы являетесь владельцем, который хочет сдать свою недвижимость в аренду, вам следует сосредоточиться на этих данных. А если вы продавец, указание этих данных даст вам преимущество на рынке недвижимости.

Наблюдение за вакансиями

Более высокая доля вакансий означает нежелательное соседство, а более низкая доля вакансий указывает на желательное. Вакансии — это нехорошо, и вы не захотите инвестировать в место, где в большинстве зданий полно свободных квартир. Многие факторы могут привести к более высокому уровню вакантных площадей: ремонт, более высокая, чем обычно, арендная плата, длительный период между выездом арендатора и въездом нового. количество свободных квартир, тем ниже рыночная стоимость недвижимости. Анализ данных, касающихся уровня вакантных площадей в разных частях города, позволит вам принимать более взвешенные решения при изучении бизнеса в сфере недвижимости.

Понимание настроений рынка с помощью веб-данных о недвижимости

Хотя вы можете положиться на свои интуитивные навыки, наличие реальных данных всегда позволит вам получить прибыль. Например, после финансового кризиса 2008 года рынок жилья развалился. В каком-то смысле это было лучшее время для покупки недвижимости, поскольку тогда она была бы самой дешевой. Такие рыночные крайности можно использовать только тогда, когда у вас есть как текущие, так и исторические данные.

Решить, какие части города лучше для инвестиций

Если вы покупатель, вы должны изучить данные, связанные с местом, прежде чем покупать его. Находясь рядом со школами, колледжами, ресторанами, больницами и т. д., вы повышаете стоимость и возможность продажи недвижимости. Однако не так просто, как кажется, предсказать успех недвижимости. Например, в Сиэтле наблюдался повышенный интерес к многоквартирным домам в пределах мили от таких магазинов, как Whole Foods. Но в то время как наличие большего количества магазинов поблизости должно означать скачок стоимости, верно и обратное. Далее это показывает, что цены коррелируют не с количеством, а с качеством функций сообщества.

Стоимость близлежащих квартир также влияет на стоимость недвижимости. Квартира в престижном районе, таком как Сохо, будет приносить больше прибыли, чем квартира в центре города.

Вывод

Становится очевидным, что в то время как многое в сфере недвижимости зависит от того, насколько вы уверены в себе. Подход, основанный на данных, поможет вам не только купить или продать недвижимость, но и предсказать рынок. В Сиэтле как традиционные, так и нетрадиционные данные использовались для создания приложения, которое правильно прогнозировало трехлетнюю арендную плату за квадратный фут для зданий. Хотя на первый взгляд два здания могут показаться похожими, оценка, основанная на данных, может привести к разным результатам. Если вы ищете аналогичные данные, вам следует обратиться к поставщику услуг парсера, например PromptCloud.